KI-Fähigkeiten von UiPath, Celonis, Metaverse, usw.

Nico
Hallo Andy.

Andreas
Hallo Nico, wie geht's dir? Oh, sorry, wir müssen auf Englisch umschalten. Wie geht es dir, Nico?

Nico
Mir geht es gut. Die Woche war ziemlich turbulent, aber jetzt kommt das Wochenende und ich versuche, ein bisschen abzuschalten.

Andreas
Ja, ich denke, das ist wichtig. Sehr hektisch in den Wochen und viele Dinge, die vorwärts fließen. Vielleicht hören wir das später in unseren Learnings der Woche.

Nico
Ja, vielleicht. Und wie geht es dir? Du bist doch jetzt zu Hause, oder?

Andreas
Ja, ich bin jetzt zu Hause. Ich bin diese Woche auch ein bisschen hin- und hergereist und musste meinen Firmenwagen umtauschen und einen neuen bekommen. Dann funktionierte das Audiosystem nicht, also musste ich es wieder austauschen. Man hat also immer wieder Probleme vor Ort, die sich nicht wirklich auszahlen, die keinen wirklichen Mehrwert bringen, ich würde sagen, sie zahlen keine Rechnungen, aber man muss sich trotzdem um sie kümmern. In dieser Woche gab es also eine Menge dieser Dinge, würde ich sagen.

Nico
Okay, wir haben heute eine Menge zu besprechen, und zwar im ersten Teil, wie immer, die Nachrichten vom Markt, und wir haben einige großartige Nachrichten, und dann haben wir uns von den Nachrichten vom Markt über künstliche Intelligenz inspirieren lassen und wollen heute einen Schwerpunkt auf dieses Thema setzen. Es reizt mich sehr, denn ich höre viele Leute über KI-Themen sprechen, auch darüber, wie sich KI-Themen in die Prozessautomatisierung integrieren lassen, und da werden wir Licht ins Dunkel bringen.

Andreas
Ja, und ich hoffe, dass wir es unter die Marketingebene schaffen, dass wir nicht über KI auf Folien sprechen, sondern wirklich darüber, wie wir Technologie nutzen und wie sich die heutige Technologie vielleicht von der Technologie vor 15, 20 Jahren unterscheidet.

Nico
Das ist ein weites Thema. Lassen Sie uns sicherstellen, dass wir unter den 60 Minuten bleiben.

Nico
Okay, aber lassen Sie uns zuerst in unser Automation Mag eintauchen. Wenn Sie noch nichts davon gehört haben, können Sie es einfach auf LinkedIn abonnieren und erhalten dann die frischesten Nachrichten aus dem Automatisierungsmarkt direkt in Ihren LinkedIn Posteingang. Und da haben wir die größten Neuigkeiten. Und was uns für diese Folge inspiriert hat, ist, dass Microsoft Power Automate eine KI entwickelt hat, die dem Benutzer die Wünsche in Bezug auf die Automatisierung von den Lippen abliest. Was hältst du davon, Andy? Es ist erstaunlich, nicht wahr?

Andreas
Ja, das gefällt mir sehr. Manchmal würde ich mir wünschen, dass es vielleicht sogar aus den Gedanken gelesen wird. Manchmal gibt es Leute, die etwas erwarten und man weiß es nicht, und dann muss man den Wunsch erfüllen, ohne es zu wissen. Aber ich finde es toll zu sehen, dass es im Grunde eine Art Sensor gibt, der erkennt, was der Mensch mag, was er will, um die Wünsche zu lesen. Ich denke, das ist ein schöner Anwendungsfall. Ich bin gespannt, wie das in Zukunft eingebettet wird, vielleicht in einige kommerzielle Anwendungen, wie Microsoft es nutzen wird. Es ist auf jeden Fall ein interessantes Produkt, das man sich ansehen sollte.

Nico
Ja, das ist der erste Schritt zu dem, was wir erwarten können, richtig? Es ist also bereits der erste Schritt in Richtung Automatisierung. Man muss nicht einmal in low code die Automatisierungen selbst erstellen, sondern man sagt einfach einem Computer, was man lösen will, und er wird es auf magische Weise für einen erstellen.

Andreas
Ja, also ich denke, es sind noch viele Schritte zu gehen, denn es ist immer Fachwissen erforderlich. Und es ist nicht nur so, dass man seine Sätze speichert und dann passiert auf magische Weise alles. Aber ich glaube auch, dass das die Richtung ist. Also zum Beispiel, das ist nicht das Hauptthema für heute. Im Grunde genommen das Metaverse. Was bedeutet das? Ich denke, abgesehen von den ganzen Schlagwörtern bedeutet es, dass die Technologie und die digitale Welt näher an die reale Welt herankommen werden. Und jetzt sehen Sie, dass die Geschäfte in der digitalen Welt sich den Geschäften in der realen Welt immer mehr annähern.

Sie haben also im Grunde die gleiche Umgebung. Man kann in ein digitales Geschäft gehen und die Produkte sehen, als würde man nach draußen gehen, und das sieht man auch. Und ich denke, das ist das Wichtigste. In Zukunft wird es viele Geräte geben, also wird es in zehn Jahren vielleicht kein iPhone mehr geben, sondern eine Brille, durch die man sehen kann. Im Grunde genommen wird also alles nahtloser sein, es wird näher am Menschen sein und näher an der menschlichen Natur.

Andreas
Und ich denke, auch dieser Schritt von Microsoft, zuzuhören und diese Informationen in die richtigen Dinge zu übersetzen, ist ein Schritt in diese Richtung. Es gibt also definitiv eine Verbindung zwischen diesen Themen und dem Metaverse.

Nico
Ja, das ist wirklich aufregend. Was kommt denn da noch? Es gab noch eine andere interessante Sache, die wir im Automation Mag veröffentlicht haben, nämlich ein Posting von Philip Glöckler, der ein Investor ist, und er sagte, dass no code die Welt auffrisst, was eine Anspielung darauf ist, dass Nachfolgesoftware die Welt vor 20 Jahren oder vielleicht sogar vor 30 Jahren aufgefressen hat. Und er sagt, dass die no code Industrie, er nennt sie ausdrücklich no code, nicht low code, die Welt auffrisst und die größte Revolution seit dem iPhone in der Industrie ist.

Andreas
Die Sache ist die, dass man die Technologie für so viele Menschen wie möglich nutzbar machen muss, und das ist letztendlich der Trend. Und es gibt anspruchsvollere Technologien, die eher auf der Seite low code zu finden sind, und es gibt, ich würde sagen, einfachere Technologien auf der Seite no code . Und das würde ich unterstützen. Ich würde sagen, dass die Entwicklung von no code gerade erst begonnen hat und in Zukunft überall zu finden sein wird, und dass im Grunde genommen immer mehr Technologien für alle und jeden da draußen zur Verfügung stehen werden.

Nico
Ja, und ich würde sagen, dass bei Tesla eine verrückte Sache im Gange war. Das mit dem Tesla-Bot ist schon zwei Wochen her, und du hast die Nachrichten, Andy. Du hast sie mir erst ein paar Stunden vor dieser Aufzeichnung geschickt und ich habe sie noch nicht gesehen. Aber du hast es gesehen. Es gibt ein paar YouTube-Videos dazu. Worum ging es dabei?

Andreas
Ja, das habe ich tatsächlich gesehen, als ich in den USA war. Da gab es eine nette Show von Tesla, und sie präsentierten im Grunde ihren Roboter Optimus. Nein, eigentlich haben sie zwei Roboter vorgestellt, sie haben also eine ältere Version, die schon etwas ausgereifter ist. Es sieht nicht sehr schön aus. Man sieht die ganzen Kabel und so weiter, aber es ist eigentlich ein humanoider Roboter, er kann also laufen.

Also öffneten sich die Türen und der Roboter kam auf die Bühne, er grüßte, er formte ein Herz mit seinen Händen und begrüßte die Leute. Es war also wirklich cool. Und sie hatten eine zweite Version, die noch nicht laufen konnte. Das war schon ein bisschen verrückt, denn im Grunde genommen mussten fünf Leute den Roboter auf die Bühne tragen, weil er nicht laufen konnte. Aber es hat ein bisschen gezeigt, in welche Richtung er gehen sollte, weil sie schon eine Art Hülle draußen hatten. So sah es ein bisschen schöner aus. Es waren keine offenen Kabel und solche Sachen. Und ja, am Ende habe ich mich gefragt, wo kommt das hin und wofür brauchen wir das? Also wird das dein Haushaltshelfer oder was auch immer sein?

Andreas
Und ähnlich der Frage, die ich mir immer wieder in der, ich würde sagen, Software-Robotik-RPA-Welt stelle, brauche ich wirklich einen humanoiden Roboter, der menschliches Verhalten für alles nachahmt, der mein SAP- oder Salesforce-System nicht durch UiPath oder Automation Anywhere und Ähnliches ersetzen würde. Ich denke, Sie würden Ihre Küchenhilfe oder das andere Küchengerät, das Sie haben, nicht durch diesen Roboter loswerden. Und vielleicht würden Sie auch Ihre, ich würde sagen, Reinigungsroboter, die Sie haben oder was auch immer, nicht loswerden, und sie sind nicht humanoid. Sie sind spezielle Systeme für diesen speziellen Zweck. Aber trotzdem könnte es in der Zukunft Dinge geben, bei denen man diesen, ich würde sagen, halb menschlichen, halb nicht-menschlichen Kerl hat, der komplett aus der Technologie kommt und einen unterstützt. Ich bin also immer sehr daran interessiert, in welche Richtung das gehen wird. Aber Elon Musk sieht darin auch einen Business Case. Sie wissen ja, wie er ist, wenn es um Tesla oder SpaceX geht. Es geht nicht nur darum, dass er diese Dinge baut. Wenn man sich die Sache ansieht, dann macht er sie auch zu einem kommerziellen Erfolg. Dahinter steckt mit Sicherheit ein kommerzieller Gedanke.

Andreas
Aber das führt uns dazu, dass wir immer mehr von dieser Art künstlicher Intelligenz bekommen, mehr von dieser Art von Technologie, die Dinge tun kann, die Menschen tun können.

Nico
Was ich mich ein bisschen gefragt habe, du hast es mit dieser Küchenhilfe erklärt, sie zeigen ein Video, in dem der Roboter Pflanzen gießt und eine Kiste trägt, und ja, ich frage mich, ob er wirklich wie ein Mensch aussehen muss. Ich denke, es ist auch ein bisschen ein Horrorszenario. Wenn man sich die Scifi-Filme und die Kinofilme von damals anschaut, mit WIll Smith zum Beispiel, wie hieß der noch mal? Ich weiß es nicht mehr. [I, Robot, 2004]

Andreas
Ja, es gab mehrere von ihnen, und sie gingen alle nicht gut aus.

Nico
Was macht Elon Musk mit uns? Andererseits ist es vielleicht gut, die Roboter in der Form eines Menschen zu bauen, weil wir ja auch menschliche Dinge tun. Und warum sollte man die Maschine nicht von vornherein bauen? So wie ein Mensch gebaut wird, um die Dinge zu tun, die ein Mensch tun kann. Ich habe mich nur gefragt, warum baut ihr sie so?

Andreas
Und wir lernen eine Menge von der Natur. So haben wir zum Beispiel Flugzeuge mit einer Haut, die der von Haien sehr ähnlich ist. Es gibt viele Dinge, bei denen wir von der Natur lernen, denn durch die Evolution haben sich viele Formen und Dinge entwickelt, die tatsächlich Sinn machen. Und ist die Lösung für alles in unserer Welt ein Roboter in Menschengestalt? Nein. Könnte es dafür einige interessante Dinge geben? Ja.

Nico
Und ich habe auch noch nie einen Vogel oder einen Hamster gesehen, der Pflanzen gießt. Also macht es wahrscheinlich Sinn, ihn in eine menschliche Form zu bringen.

Andreas
Ja, aber auf der anderen Seite, wenn man das im großen Maßstab machen will, um in so eine Farmhalle oder ein Farmhaus zu schauen, wo man Tausende von Pflanzen hat, wo man Paprika oder was auch immer anbaut, würde man keinen menschlichen Roboter haben, der durchgeht und die Kanne baut und alles bewässert. Ich glaube, man braucht ein richtiges Wassersystem. Es kommt also immer ein bisschen darauf an, was man erreichen will. Und es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie man die Technologie dafür nutzen kann.

Nico
Ja, es gab auch in dem Podcast von Markus Lanz und Richard David Precht ein schönes Gespräch über KI. Ich glaube, es war nicht die letzte Folge, aber die davor, in der sie über die Zukunft der KI gesprochen haben. Wir werden das auch in dieser Folge haben, wo man einer KI die Aufgabe gibt, etwas zu produzieren, zum Beispiel Weihnachtsbäume zu produzieren, und dann produziert die KI diese Weihnachtsbäume. Und es spielt keine Rolle, was die KI dafür tun muss. Die KI würde auch Häuser wegziehen, um größere Anlagen für die Produktion der Weihnachtsbäume zu haben.

Andreas
Ja, denn wenn Ihr Telesystem auf der Grundlage dieses einen KPIs optimiert wird, wird es auf der Grundlage dieses einen KPIs optimiert. Und wenn es merkt, dass es sich nicht um die Menschen kümmert, wird es keine Gefühle haben. Es wird also nicht sagen, okay, ich sollte das nicht tun, es ist keine gute Idee, das zu tun. Sie wird auf der Grundlage der Aufgabe handeln, die Sie der KI gestellt haben.

Nico
Das ist interessant. Okay, dann lassen Sie uns vielleicht auch die grundlegende Frage stellen, was ist KI? Was ist das?

Andreas
Ja, also eigentlich, ich glaube, wir haben schon einen Satz abgedeckt und ich habe auch ein bisschen im Internet geschaut und eigentlich war sogar der Satz, der auf Wikipedia steht, ganz nett. "Künstliche Intelligenz ist Intelligenz, die von Maschinen gezeigt wird." Das heißt also, wo immer Maschinen oder Software oder Technologie intelligente Fähigkeiten spielen, die man normalerweise bei einem Menschen vermuten würde, bei einem Menschen, das ist die breitere Definition von künstlicher Intelligenz? Ich würde sagen, sie ist immer irgendwie mit Technologie verbunden. Es ist vielleicht Technologie 5.0 oder 6.0, weil es immer noch in der Tradition der Technologie steht, die wir kennen, ob es nun die Produktionstechnologie ist und ich würde sagen, dass die Fertigungsroboter, die wir in der Automobilindustrie haben, im Grunde genommen immer noch der Humanoid ist, den wir dort sehen, eine Weiterentwicklung dessen, was wir dort sehen. Und wenn man sich die IT-Technologien ansieht, die wir haben, und das, was mit der KI kommt, dann ist das eine Weiterentwicklung der Technologie, die immer noch in diesem Bereich ist und im Grunde über das hinausgeht, was wir vorher hatten. Wir hatten Systeme wie SAP oder Salesforce oder andere Systeme, die im Wesentlichen, ich würde sagen, Transaktionen, Verarbeitung von Transaktionen, durchführen. Und es gibt Systeme, die, ich würde sagen, eher wie digitale Arbeitsplatzlösungen oder Office-Lösungen wie Excel oder PowerPoint oder Word sind, wo man eine Hülle hat, mit der man etwas machen kann.

Andreas
Aber jetzt ist die künstliche Intelligenz ein bisschen anders. Sie geht mehr in Richtung Sensorik, in Richtung Zuhören. Und ich denke, das ist es, was wir auch bei dem Beispiel mit Microsoft hatten, oder Ihre Alexa hört zu oder Ihre Siri hört zu. Es geht um das Lesen. OCR, damit man Dokumente klassifizieren und Daten daraus extrahieren kann. Sprechen, Schreiben und das Kombinieren dieser Art von Fähigkeiten. Ich denke, es geht um viele Eigenschaften, die denen von Menschen ähneln, und ich würde sagen, es geht viel um Entscheidungsfindung, Nico. Es geht um die Automatisierung von Entscheidungen auf der Grundlage von Big Data. Wir würden dann in den Bereich ML, maschinelles Lernen, gehen.

Nico
Ich hatte damals bei PwC ein super interessantes Projekt, bei dem wir eine App für einen Supermarkt entwickeln wollten. Und die App sollte die Mitarbeiter des Supermarktes dabei unterstützen, mehr Wissen über die Früchte zu bekommen, die sie verkaufen. Denn wir hatten die Herausforderung, dass wenn man jemanden im Supermarkt fragt: "Hey, was ist der Unterschied zwischen diesem Apfel aus Südafrika und diesem Apfel aus Spanien?", und sie können dir die Frage normalerweise nicht beantworten. Also dachten wir über eine High-Tech-Lösung nach, bei der man die Frucht als Bild einscannen kann und die dann die wichtigsten Informationen über die Vitamine, das Land und alles andere über die Frucht anzeigt. Und dann haben wir uns mit KI-Experten unterhalten, und wenn es irgendwann möglich ist, einfach anhand des Bildes zu erkennen, ob es sich zum Beispiel um eine Banane oder eine Karotte handelt, wäre das wahrscheinlich einfacher. Aber es gibt Früchte, die sehen sich sehr ähnlich und es ist auch schwieriger, wenn man zwei Apfelsorten vergleichen will. Und dann sagte er, dass er es in Zukunft für sehr viel wahrscheinlicher hält, dass es Sensoren geben wird, die das biochemische Profil der Frucht erkennen.

Nico
Du weißt also, dass du scannst und sie im Grunde genommen riecht und kann, du weißt schon, wie gut zum Beispiel Hunde im Vergleich zu Menschen riechen können. Und warum sollte eine KI das in Zukunft nicht auch können? Er sagte, dass es wahrscheinlicher ist, solche Dinge über das Visuelle, über das Bild zu erkennen, als über den Geruchssinn oder den Geruchssinn. Und das finde ich umwerfend, weil ich darüber noch nicht nachgedacht habe.

Andreas
Ja, ich kann hier auch ein wenig Hintergrundwissen vermitteln, denn ich denke, die Herausforderung ist ziemlich klar. Wenn man letztendlich zwei verschiedene Äpfel vergleichen will und welche Apfelsorte sie sind, gibt es nicht so viel Unterschied. Wenn man nun das Bild verwendet, wie kann eine KI dann wissen, um welchen Apfel es sich handelt? Letztendlich muss sie also auch lernen wie ein Mensch. Sie braucht viele Proben, viele Beispiele, viele Trainingsdaten, das heißt, sie braucht Millionen von Bildern des einen und des anderen Apfels. Und es braucht ein Mapping. Das ist der eine Apfel und das ist der andere Apfel. Und dann lernt es im Grunde. Okay, wenn es so aussieht, dann geht es in diese Richtung. Aber jetzt haben wir Herausforderungen. Je näher es ist, desto unsicherer ist das System. Je mehr Daten wir also brauchen, desto mehr Beispiele brauchen wir. Und die Beispiele müssen korrekt sein, denn jemand muss diese Informationen vorher zugeordnet haben. Oh, das ist ein Granny Smith. Und das ist Mira Bell oder wie auch immer es heißt. Apfel. Und das muss jedem Bild zugeordnet werden, und es muss korrekt sein, denn wenn diese Trainingsdaten nicht korrekt sind, werde ich falsche Dinge lernen.

Andreas
Und das gilt auch für alle Anwendungsfälle, die Sie haben. Wenn die Daten, auf die Sie sich stützen, nicht von guter Qualität sind, wird Ihre KI auch verdammt dumm sein, tut mir leid, das zu sagen. Und das können Sie sogar sehen. Ich glaube, das ist etwas, womit man wirklich jeden Tag konfrontiert wird, wenn man im Internet ist und man nimmt, ich bin ein Mensch, und dann bekommt man Bilder von einer Art Zebrastreifen oder von Autos oder Bussen. Denken Sie einmal darüber nach. Sie trainieren ein System im Hintergrund, weil Sie im Grunde ein Feedback geben. Ja, dieses Bild da, das ist eine Ampel, das ist ein Fahrrad und so weiter. Und das ist genau das, was wir später in Millionen und Abermillionen von Beispielen für autonome Autos, für autonomes Fahren brauchen, denn es sind viele Sensoren beim Fahren notwendig, weil das Auto sehen muss, oh ja, da sind andere Autos. Da ist ein Fahrrad, da ist eine Ampel, sie ist rot und so weiter. Sie sind also bereits Teil dieses Spiels und Teil der Ausbildung und der KI, wenn Sie täglich im Internet unterwegs sind.

Nico
Ja, sogar ich habe es gesehen, um es mit etwas Lustigem abzuschließen, es gab ein LinkedIn-Posting darüber, wir haben darüber diskutiert, dass man diese tools nutzen kann, um Kunst aus Wörtern zu machen und jemand hat "Lachs im Fluss" eingegeben. Haben Sie das gesehen?

Andreas
Ja, ich habe es gesehen und es war im Grunde verpackter Lachs. Es war das Filet des Lachses, der im Fluss schwimmt und nicht mehr der Fisch. Das System hat Lachs gelernt, das ist dieses rote, fischige Fleisch in den Verpackungen. Oh, und Fluss ist das, also lege ich das Fleisch in den Fluss. Ja, genau.

Nico
Nun, wenn Sie sagen, wenn Sie wollen, dann ist KI im Grunde genommen eine Entscheidung. Ein Computer macht alles, was er tut, eine Menge Entscheidungen.

Andreas
Es geht im Grunde darum, Daten aus der Vergangenheit zu nutzen, um Entscheidungen im Hier und Jetzt zu treffen. Wenn man sich das wie ein selbstfahrendes Auto vorstellt, sind das Entscheidungen. Es ist eine Entscheidung, nach links oder rechts zu lenken, zu beschleunigen oder abzubremsen und so weiter. Es geht also um viele Mikroentscheidungen und viele kleine KI-Teile, denn es gibt keine allgemeine KI, die nicht der Elon-Musk-Roboter mit einem Gehirn ist, der im Auto sitzt und das Auto fährt. Es sind viele Sensoren und viele Mikro- und Minientscheidungen, die zusammenarbeiten, um das Auto auf der Spur zu halten und im Grunde genommen keine Menschen zu treffen.

Nico
Um jetzt die Verbindung zu bekommen, was ich sehr interessant finden würde, ist, wenn Sie uns und den Zuhörern, oder mir und den Zuhörern die Frage beantworten könnten, was denken Sie, wie wurden in der Vergangenheit Entscheidungen getroffen? Auch im geschäftlichen Kontext, wie ist das heute und wie verändert es sich?

Andreas
Ja, ich glaube, Entscheidungen gab es schon immer. Sogar in der Steinzeit gab es schon Entscheidungen. Ob wir jagen oder Landwirtschaft betreiben oder ja, alle Arten von Entscheidungen waren vorhanden und wie wurden sie getroffen. In einem großen Teil der Welt und auch heute noch in Teilen der Welt ist es das Recht des Mächtigen [Stärkeren]. Je mächtiger man ist, je stärker man ist, desto mehr kann man Entscheidungen nach eigenem Gutdünken treffen. Und in Unternehmen ist es ähnlich wie mit der Hierarchie. Wenn du aufsteigst, triffst du mehr Entscheidungen, und die beruhen auf deinem Bauchgefühl. Und ich sage Erfahrung, weil Erfahrung bedeutet, ja, es ist auch ein Bauchgefühl, es ist auch eine Art von Meinung. Es kann manchmal eine stärkere Meinung sein und dann wieder eine schwächere, die ich nicht näher erläutern möchte. Aber es ist immer noch eine Meinung und es geht immer noch um die Erfahrung. Und die Beispiele, auf die man sich stützt, sind 20, 30 Jahre alt und vielleicht nur teilweise heute noch anwendbar. Man versucht also, die Probleme von heute mit 30 Jahre alten Daten und Erfahrungen zu lösen, und ich denke, das ist der Punkt, an dem sich die Situation ändert.

Andreas
Wir haben versucht, uns mehr auf reale Informationen und Daten zu stützen, d. h. wir haben versucht, heute und gestern und in der nahen Zukunft eine Menge Daten zu sammeln und dann auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen. Wir versuchen also, Erkenntnisse zu gewinnen. Ich nenne es zum Beispiel immer visuelle Analytik. Also BI, wir heben Daten hervor, wir zeigen sie, wir wollen zeigen, okay, es gibt ein Muster, es gibt einige, ja, das sind meine Zahlen, das sind meine KPIs. Dasselbe gilt für Process Mining und wir versuchen, daraus Entscheidungen abzuleiten. Und das kann zuallererst die Transparenz sein. Es kann also bedeuten, dass ich eine menschliche Entscheidung durch die Visualisierung von Daten unterstütze. Es kann in einem zweiten Schritt sein, dass ich Automatisierung sehe. Also Nico, ich schlage dich für unseren nächsten Podcast vor. Unsere Daten sagen, dass das das beste Thema ist, und wenn Sie hier klicken, planen wir die Berichterstattung, die Aufzeichnung für nächste Woche. Sie haben also bereits einen Vorschlag und können diesen nun annehmen oder als Mensch überstimmen. Und die dritte Form wäre die vollständige Automatisierung, bei der Sie am Ende eine Entscheidung im Hintergrund haben und sagen, ich muss eine Finanzbuchung klassifizieren und ich muss das auf eine mehr ich würde sagen, die traditionellen Wege funktionieren nicht, weil es keine einfache A- oder B-Regel ist, sondern es ist eine sehr komplizierte Umgebung.

Andreas
Ich verwende also im Grunde eine Art von Daten aus der Vergangenheit, um das Dokument im Hier und Jetzt zu klassifizieren. Ein gutes Beispiel wäre auch, ich denke, das ist eine gute Anwendung in Unternehmen, die gesamte Planung, die gesamte Endplanung darüber, wie viel Waren ich verkaufen muss, wie viel ich beschaffen muss, wie viel ich herstellen muss, wie viel finanzielle Unterstützung ich letztendlich brauche, um das alles zu tun. All diese Art von integrierter Geschäftsplanung, die ich brauche, kann durch Daten wirklich verbessert werden, und ich würde sagen, dass die Entscheidungen verbessert werden können. Es sind also bessere Entscheidungen, als wenn sie nur von Menschen getroffen werden. Ich denke, das ist der Punkt, an dem wir sind.

Nico
Ich finde es interessant, dass Sie mit dieser Art von Entscheidungen aus dem Bauch heraus begonnen haben, und ich habe mich gefragt, woher ein Bauchgefühl kommt? Es kommt doch bis zu einem gewissen Grad auch von Daten, oder?

Andreas
Das kommt aus Ihrer persönlichen Erfahrung, würde ich sagen. Und das ist, glaube ich, sogar vergleichbar, weil man einige Erfahrungen gemacht hat und darauf aufbauend denkt, dass das der richtige Weg ist, wie man vorgehen sollte. Ich denke, der große Unterschied zur datengesteuerten Vorgehensweise besteht darin, dass Sie vielleicht nur drei Datenpunkte haben, die 20 Jahre alt sind, während die KI, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung hilft, 3 Millionen Datenpunkte hat. Und ich glaube, das ist das Schwierige an der menschlichen Erfahrung. Sie basiert immer auf einer sehr geringen Anzahl von Datenpunkten, und wenn man sich die Statistiken ansieht, hat das einen großen Einfluss, denn wenige Datenpunkte bedeuten viel Unsicherheit. Eine hohe Anzahl von Datenpunkten bedeutet viel mehr Vorhersehbarkeit.

Nico
Da es in unserem Podcast um Automatisierung geht, wollen wir natürlich auch darüber sprechen, welche Möglichkeiten die besten Automatisierungslösungen bieten tools. Zum Beispiel Celonis oder Ihr UiPath. Sollen wir vorher eine kurze Pause einlegen?

Andreas
Ja, lass uns ein Glas Wasser holen. Und ich denke, dass es neben dem Podcast noch ein paar Neuigkeiten gibt, die die Pause füllen werden. Und dann sind wir zurück mit Celonis und UiPath.

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Nico
Okay. Ich hoffe, Sie haben ein Glas Wasser dabei.

Andreas
Ich habe tatsächlich eine Flasche Wasser. Aber sie hat zwei Liter, also ist sie abgedeckt.

Nico
Okay. Wie viele Liter trinkst du pro Tag?

Andreas
Eigentlich eine Menge. Leider auch einige, ich würde sagen, ungesunde Sachen. Ich trinke immer etwas. Ich will jetzt keine Wiederholung daraus machen, aber ich trinke etwas Coke Zero und Red Bull. Im Grunde genommen mein ehemaliger Kunde. Seit ich bei Red Bull arbeite, trinke ich viel Red Bull. Es hatte also einen Einfluss auf mich. Nicht sehr viel, es ist okay. Manchmal würde ich sagen, dass die Mitarbeiter sagen, es sei zu viel, aber eigentlich ist es gar nicht so viel. Das meiste, was ich trinke, ist Wasser, und ich trinke jeden Tag etwa zwei bis drei Liter Wasser. Und dann noch ein bisschen von etwas anderem, das aromatisiert ist. Aber ich trinke eigentlich sehr viel, weil ich persönlich Kopfschmerzen bekomme, wenn ich nicht genug trinke.

Nico
Wenigstens ist es kein Gatorade oder Powerade oder etwas Ähnliches. Okay, aber lass uns in dein UiPath und Celonis eintauchen. Vielleicht können wir auch über Automatisierung überall reden, Blue Prism, die alle tools sind, die sich selbst nicht mehr process mining tools nennen, aber auch speziell die RPA-Anbieter. RPA und AI tools oder Automatisierungssuiten. Und das ist der Grund. Schauen wir mal. Ist es wirklich schon KI-basiert? Was ist Ihre Meinung?

Andreas
Mir gefällt die Bezeichnung Automation Suite besser, denn für mich ist dieses RPA plus KI eine Menge Marketing, sorry für das Wort, Bullshit-Bingo. Es gibt sicherlich etwas, von dem wir am Ende sagen würden, dass es künstliche Intelligenz ist. Aber es ist viel weniger, als auf den Folien zu sehen ist. Ich denke, das ist etwas, was ich sagen kann, und zwar über die tools. Nehmen wir also zum Beispiel UiPath als Beispiel und übertragen es dann auf die anderen, was auf tool steht und was auch der Ansatz ist. Denn ich denke, dass es bei UiPath sehr wichtig ist, zu erwähnen, dass sie einen wirklich cleveren Ansatz in Bezug auf ihr Ökosystem haben und das von Anfang an. Vom ersten Tag an. Sie waren ein Unternehmen, das sagte: Okay, wir haben eine Fähigkeit, ja. Wir wollen das auch in Zukunft ausbauen, aber wir sind nicht in der Lage, heute alles nur mit UiPath zu lösen, also haben wir eine Menge Partner, die uns helfen, wir haben eine Integration zu Abby OCR und zu anderen OCRs und für einige der Fähigkeiten, die sie im Grunde integrieren konnten, haben sie eine interne Fähigkeit entwickelt, also gibt es einige interne Fähigkeiten, die man als menschenähnlich oder intelligenter bezeichnen würde, aber das Basisprodukt, das wir brauchen, ist, um ehrlich zu sein, sehr regelbasiert in traditioneller Weise, im Sinne von ja.

Andreas
Es ahmt menschliches Verhalten nach und loggt sich in ein System ein und dann gibt es noch andere. Ich würde sagen. Schlüsselthemen und da würde ich sagen UiPath macht sehr gute Fortschritte und hat eine gewisse Intelligenz und das ist alles drum herum. Ich würde sagen, der Zugang und ich würde sagen, wenn man sich im Grunde die Computer Vision anschaut, also manchmal kann man das Objekt bei der Anmeldung identifizieren und man kann im Grunde durch das Objekt gehen, manchmal muss man es wirklich durch Computer Vision machen, so dass der Roboter den Bildschirm sieht und er muss nur aus dem Visuellen identifizieren, wie im Grunde mit dem Apfel, den wir hatten. Das ist die Anmeldung und dort muss ich jetzt hineinklicken und diese Art von Daten einfügen, ja. Ich denke, mit UiPath gibt es zwei Hauptthemen. Und die Nummer eins ist, wie bereits erwähnt, die Computer Vision und die Nummer zwei ist alles rund um unstrukturierte Daten bis hin zu strukturierten Daten und da haben Sie im Grunde die OCR-Fähigkeiten und die NLP, also die natürliche Sprachverarbeitung und es ist im Grunde der Weg, wenn wir den ganzen Weg von Ihnen gehen, ein Dokument haben. Das kann eine Rechnung sein. Es kann ein Vertrag sein. Es kann alles Mögliche sein. Jetzt müssen Sie im Grunde identifizieren, um welche Art von Dokument es sich handelt, also was ich in diesem Dokument an Daten und Informationen erwarte, und dann müssen Sie das Dokument finden.

Andreas
Im Text. In allem. Das ist das Datum, an dem sie ausgestellt wurde. Das ist der Betrag. Das ist der Steuersatz. Das ist es, worum es geht. Sie müssen diese Informationen extrahieren, weil sie in dem Dokument versteckt sind, und sie im Grunde ausfüllen. Ich würde sagen. Man muss sie also in ein relationales Datenmodell bringen, damit ein normales System sie nutzen und damit vorankommen kann, und ich denke, hier wird die meiste Intelligenz benötigt, und hier wird es in Zukunft auch nette Funktionen mit Text-to-Speech und dergleichen geben, also haben wir das Microsoft-Beispiel, aber es ist nicht so, dass alles darin KI ist. Die Experten wissen genau, wo wir KI brauchen, und das liegt daran, dass es bei der Automatisierung große Herausforderungen gibt, die wir überwinden müssen, wie etwa die Rechnung auf Papier vor sich zu haben und zu automatisieren. Das. Das ist eine Herausforderung. Stellen Sie sich vor, Sie bekommen einen Brief nach Hause und möchten automatisiert auf diesen Brief antworten. Das ist eine schwierige Aufgabe. Und das ist der Punkt, an dem das menschliche Gehirn am Ende arbeitet, wenn man es selbst macht, um das zu tun.

Andreas
Und das ist der Punkt, an dem wir heute KI haben, um Fortschritte zu machen. Und ich würde sagen, dass die anderen RPA-Anbieter in eine ähnliche Richtung gehen. Ich würde sagen, dass, wenn es wirklich um KI geht, Automation überall auch einen großen Fokus darauf hat. Sie sind also ziemlich stark, und ich würde sagen, dass ich nicht viel von Blue Prism gehört habe, was ich als Mehrwert bezeichnen würde. Das heißt, sie haben etwas, was Automation Anywhere und UiPath nicht haben. Letztendlich würde ich also sagen, dass es vergleichbar ist. Aber selbst wenn man sich den magischen Quadranten von Gardner anschaut, finde ich ihn ziemlich gut, wenn man ihn betrachtet. Die Fähigkeiten von tool sind ziemlich gut, was sich in der Marktforschung widerspiegelt, und vielleicht noch ein kurzes Wort zu Celonis. Die Basisfunktionalität von process mining ist also wirklich eine Standard-IT-Funktionalität. Ja, es steckt eine Idee dahinter, denn man hat die Zeitstempel und man bringt sie in eine Reihenfolge und man erstellt einen Graphen und man hat diese Art von Röntgenblick in seinen Prozess. Aber das ist keine KI. Das ist also process mining. Wie bei jedem process mining tool kommt die KI bei der Interpretation der Daten ins Spiel, und hier fehlt es noch an Reife.

Andreas
Es gibt also Ideen, es gibt erste Ansätze, aber sie sind noch nicht ausgereift. Und um einen Anwendungsfall zu nennen, bei dem KI zum Einsatz kommt, ist es die Überprüfung von doppelten Zahlungen oder doppelten Rechnungen. Sie erhalten also eine Rechnung, und es kann sein, dass Sie dieselbe Rechnung zweimal erhalten. Wenn es sich also um eine Million Euro handelt, wollen Sie nicht doppelt zahlen, weil Sie eine Million Euro verlieren. Also versucht man herauszufinden, wo die Duplikate sind und was man entfernen kann. Manchmal handelt es sich um eine Eins-zu-Eins-Übereinstimmung, und das ist recht einfach zu lösen. Aber manchmal gibt es vielleicht zwei Nummern oder einen Austausch, und statt einer Null-Zwei steht in der Rechnungsnummer irgendwo eine Zwei-Null. Sie haben also keine exakte Übereinstimmung, sondern eine unscharfe Übereinstimmung. Man muss also auch diese Art von abgeschlossenen Dokumenten vergleichen und eine Art Hinweis darauf geben, dass es sich zu 80 % um eine Dublette handelt, zu 60 % um eine Dublette. Und ich würde sagen, es gibt bestimmte Dinge, die man regelbasiert vergleichen kann, aber je cleverer das System werden soll, desto mehr KI braucht man. Und was ich in den letzten Jahren von Celonis gesehen habe, ist, dass sie sich in einem Zwischenstadium befinden. Es gibt also eine Menge Dinge, die in der Machine Learning Workbench von Celonis passieren, die regelbasiert ist, es ist keine echte KI, aber es gibt auch erste Schritte in Richtung, ich würde sagen, maschinelles Lernen und das ist da drin, was kommt.

Andreas
Aber wenn man sich anschaut, wie es manchmal auf Flügen aussieht, wie oh, riesige KI und Prozess-KI und RPA plus KI, dann würde ich sagen, die Realität ist ein bisschen heruntergekommener, es ist ein bisschen entspannter und es ist manchmal auf dem Papier, auf dem Papier sieht es so aus, als ob alles schon KI ist. Ich denke, in der Realität gibt es eine Menge großartiger Software, aber es ist nicht überall KI.

Nico
Ich erinnere mich an ein Projekt in meiner Laufbahn als Berater, bei dem wir SAP Concur implementiert haben, und wenn man dort seine Dokumente hochlädt, gibt es natürlich einen AI-Scrape. Das ist natürlich großartig. Es gibt eine KI, die das Datenfeld einer Rechnung oder eines Schecks ausliest, und man lädt es hoch und muss es natürlich noch korrigieren oder durchsehen. Aber es gab viele Leute, die erwartet haben, dass das alles wie von Zauberhand geht, wissen Sie, und das fand ich super interessant, dass die Erwartungen der Unternehmen sehr hoch waren. Sie haben erwartet, okay, ich mache einfach ein Foto von dem Scheck aus dem Restaurant, wo auch Rotwein auf dem Scheck steht und dann wird es automatisch alles erkennen und super zu 100%. Aber das ist nicht die Realität.

Andreas
Es gibt inzwischen wirklich gute Software. Wenn man zum Beispiel die App seiner Bank benutzt und Rechnungen einscannt, hat man meiner Meinung nach wirklich gute Fortschritte gemacht. Aber wie wir anfangs gesagt haben, gibt es keine allgemeine KI. Sie basiert auf dem Anwendungsfall. Es ist eine Menge Training. Wie viele Daten, wie sauber sind die Daten? Es ist auch ein ständiges Training, denn die Rechnungsformate ändern sich, die Welt ändert sich. Letztendlich bedeutet das auch, dass die Schulung kontinuierlich erfolgen muss. Bei den meisten Anwendungsfällen kann man das nicht verhindern. Letztendlich gibt es also noch viele andere unausgereifte Anwendungsfälle, und wir befinden uns am Anfang des Zeitalters der KI. Wir sind nicht am Ende, wir sind am Anfang. Wir befinden uns noch ziemlich am Anfang des Hype-Zyklus. Ich würde sagen, dass die meisten der Augenthemen noch nicht über den Berg sind. Sie befinden sich noch in der Hype-Phase, nicht in der nachhaltigen Phase. Deshalb sollte man in den meisten Fällen den Einfluss, den man haben kann, nicht überbewerten. Auf der anderen Seite können enorme Kosten entstehen, denn einen neuen Algorithmus zu entwickeln, Data Science zu betreiben, Data Engineering zu betreiben, Klarheit über den Anwendungsfall zu haben und damit eine Wirkung zu erzielen, ist keine kleine Aufgabe.

Andreas
Und ich möchte Ihnen den Rat geben, bevor Sie mit Ihrem Unternehmen alles in einen KI-Anwendungsfall verlagern, darüber nachzudenken, ob es einfachere Methoden gibt, wie man das Gleiche erreichen kann, oder 90 oder 80 % davon. Denn viele Dinge können Sie beispielsweise regelbasiert automatisieren, oder Sie wollen sogar, wenn Sie in Ihrem Unternehmen eine automatisierte Besteuerung für, ich würde sagen, einen Prozess, der nicht bereits durch die SAP-Standards abgedeckt ist, durchführen, dann können Sie das mit KI tun, aber um ehrlich zu sein, wird es ein großer Aufwand sein. Es wird nicht zu 100 % zuverlässig sein. Wenn man es in der Vergangenheit nicht richtig gemacht hat, wird man alle Fehler, die man in der Vergangenheit gemacht hat, auch für die Zukunft automatisieren. Es wird also ziemlich mühsam sein, zu dem gewünschten Ergebnis zu kommen. Aber wenn man dies in ein paar einzelne Regeln in einem Entscheidungsmanagement, in eine Entscheidungsmodellierung und Notation abbilden und automatisieren kann, dann könnte man mit weniger finanziellen und zeitlichen Investitionen ein besseres Ergebnis erzielen.

Nico
Ja, das ist ein sehr wichtiger Punkt. Und Sie predigen auch immer, dass man nicht zuerst die Technologie einsetzen sollte, sondern den Anwendungsfall und die Herausforderung betrachten und dann sehen, was anwendbar ist, und dann auch die Lösung mit dem geringsten Aufwand wählen. Warum sollte man sich für KI entscheiden, nur weil man sie auf eine schöne Folie packen und sagen kann: "Hey, wir haben ein paar KI-Anwendungsfälle gemacht, das ist es ehrlich gesagt nicht wert.

Andreas
Es ist immer eine Entscheidung zwischen Alternativen. Genauso wie ich sagen möchte, dass man nicht immer einen Roboter einsetzen sollte, aber es gibt gute Gründe für Roboter. Es gibt triftige Gründe, eine schnelle Lösung zu wählen. Es gibt aber auch triftige Gründe, in den richtigen Anwendungsfall zu investieren, in künstliche Intelligenz. Und es gibt zwei verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz: Eine Lösung, in die sie eingebettet ist, wie z. B. Abby OCR oder einige Funktionen von UiPath oder Automatisierung irgendwo, ist etwas anderes als die Entwicklung einer eigenen KI und eines eigenen Algorithmus und die Durchführung eines vollständigen maschinellen Lernprojekts im eigenen Haus. Seien Sie sich also darüber im Klaren, dass es ein Problem zu lösen gibt, welche Lösungsoptionen es gibt, und wählen Sie dann einfach die richtige Lösungsoption aus, die für Sie machbar ist, um ein Problem zu lösen. Denken Sie also in Richtung Problemlösung und nicht in Richtung "Ich muss die Technologie in etwas hineinzwingen".

Nico
Ich möchte ein Fallbeispiel erwähnen, das ich seit letzter Woche, vielleicht seit zwei Wochen, verwende: Es ist kein Unternehmen, kein B2B-Unternehmen tool. Deshalb kann ich es auch empfehlen. Es ist auch kostenlos. Es heißt Quillbot, und Sie können Ihren Text automatisch umformulieren lassen. So ein schöner KI-Anwendungsfall. Man tippt also einen englischen Text ein, und ich bin natürlich nicht der beste Englischsprecher, weil ich nicht die Muttersprache habe. Wenn Sie also auch nicht, wenn Englisch nicht Ihre Muttersprache ist, kann ich Quillbot wirklich empfehlen. Dann tippst du eine E-Mail oder was auch immer du schreiben willst, und es wird es in einen sehr gut klingenden Text umformulieren.

Andreas
Um ehrlich zu sein, gibt es da draußen eine Menge wirklich guter Technologie. Ich bin auch immer wieder beeindruckt von Deepl, weil ich denke, dass mein Englisch gar nicht so schlecht ist. Ich denke, mein Deutsch ist auch ganz okay. Also zwischen beidem zu übersetzen, das sollte ich schon können. Aber wenn ich mir manchmal anschaue, was Deepl mir anbietet. Es ist wirklich eine qualitativ hochwertige Sprache. Manchmal bin ich wirklich beeindruckt von dem, was die Technik schon zu bieten hat.

Nico
Nun gut, wir haben uns mit der Automatisierung befasst tools in welchem Umfang sie KI einsetzen. Wir haben über Entscheidungen gesprochen, was in der Zukunft passiert.

Andreas
Ich denke, dass wir in der Zukunft, wir haben am Anfang kurz darüber geredet. Einerseits wird die Technologie näher an die Menschen heranrücken. Es wird also eine Menge intelligenter Lösungen geben, in die die Intelligenz eingebettet sein wird. Aber sie werden nicht mehr so sehr zu Ihnen drängen. Es wird nicht grundsätzlich diese Art von Gewalt sein. Sie wird eher auf natürliche Weise Teil Ihres Lebens sein. Sie wird da sein. Sie wird in Ihrem Auto sein, sie wird in Ihrer Brille sein, sie wird in der Smartwatch sein, die Sie benutzen, und so weiter, aber sie wird auf natürliche Weise Teil Ihres Lebens sein. Ich denke, das ist es. Und ich würde sagen, in den Unternehmen wird der Trend dahin gehen, dass Entscheidungen mehr und mehr auf Daten beruhen. Wenn die Daten vorhanden und sauber sind, wird sich dieser Trend fortsetzen. Und ich denke, dass dieser Trend bereits deutlich sichtbar ist. Ich würde also nicht sagen, dass dies eine große Überraschung ist. Und all die Dinge, über die wir heute sprechen, spielen eine Rolle bei den großen Trends, die wir sehen, wie beim Metaverse und beim autonomen Fahren und ähnlichen Dingen.

Andreas
Also, vielleicht können wir eine Folgefrage stellen, vielleicht ist das jetzt der Aufruf an das Publikum. Was ist das Thema, das Sie interessiert? Woran sollten wir vielleicht anknüpfen? Ist es das autonome Fahren oder ist es etwas anderes? Ist es ein Meta-Thema oder ist es vielleicht ein sehr unterschätztes Thema im Moment? Ethik in der KI und Governance in der KI, und es gibt in China und in Europa und in den USA völlig unterschiedliche Ansichten zu diesem Thema. Ich denke also, dass es viele interessante Themen gibt, die weiterverfolgt werden können. Aber ich denke, die Zukunft wird so aussehen, wie ich es mir erhoffe. Ich bin immer davon überzeugt, dass es uns allen als Individuen und als Gesellschaft zugute kommt. Das ist meine Hoffnung, das ist mein Wunsch und das ist mein Bild für die Zukunft.

Nico
Es gab auch wieder einen Verweis auf Richard David Precht, der auch viel über künstliche Intelligenz spricht, und er sagte, dass man die Dinge oft sehr schwarz oder weiß sehen kann, aber es gibt auch graue Zukünfte. Und die Wahrscheinlichkeit, dass die KI uns als Sklaven benutzt und uns zu ihrem Eigentum macht und die KI die Welt erobert, ist überhaupt nicht realistisch. Aber es gibt natürlich ein großes Bild davon, dass wir aufpassen müssen, dass sie uns nicht in einer Weise beeinflusst, die wir nicht wollen. Das fängt schon bei Spotify an. Jeder weiß wahrscheinlich, dass es sehr einfach ist, in einer Blase der eigenen Musik gefangen zu sein und es ist schwer, neue Musik zu entdecken. Und das sind Dinge, die man auch in die KI einbauen kann, dass die KI einem manchmal Musik zeigt, die man nicht hört, oder etwas Neues, und das Leben ist einfach schön, weil es auch manchmal Zufall ist und nichts von einer KI berechnet wird.

Andreas
KI, die bereits Teil unserer heutigen Welt ist. Das ist also nichts Neues. Wir haben diese Blase, wir haben sie auf Facebook, wir haben sie auf Instagram, wir haben sie auf TikTok, wir haben sie überall. Wir haben sie vielleicht sogar in unserem Privatleben, weil wir mit einer bestimmten Art von Menschen zu tun haben. Ich denke also, sie ist da. Man könnte argumentieren, dass wir bereits Sklaven unserer Smartphones sind. Ich denke also, dass dies ein Thema ist, mit dem wir uns schon jetzt auseinandersetzen müssen, und zwar nicht nur wegen der KI und dem, was jetzt kommt. Es ist ein Thema, bei dem wir vielleicht eine vernünftige Art und Weise brauchen, um darüber nachzudenken, wie stark dieser Trend in Zukunft sein wird. Und es gibt auch andere Trends. Es gibt Trends wie die, das Handy am Wochenende wegzulegen, das Handy nicht ins Schlafzimmer zu stellen und solche Dinge. Und ich denke, jeder kann für sich selbst kleine Entscheidungen treffen, um den Schmerz ein wenig zu lindern.

Nico
Was denkst du, Andy? Das waren gute Worte gegen Ende des Podcasts?

Andreas
Ich hoffe es, ja, ich glaube schon.

Nico
Lassen Sie uns mit dem Lernen der Woche abschließen. Was haben Sie erlebt und was haben Sie diese Woche gelernt?

Andreas
Ja, also ich denke, besonders wenn ich heute ein bisschen über das Thema KI nachdenke, wird mir klar, dass wir uns auch in einer Blase befinden, die nur nebenbei bemerkt wird. Also ich merke gerade, dass wir sehr in unserer westlichen Blase sind, dass wir sehr viel über Celonis und UiPath und Automatisierung überall reden, und wir reden über Tesla und Microsoft, aber das ist alles Westeuropa und das sind alles wir. Und es gibt so viele Dinge, die in China passieren. Ich habe diese Woche einige Interviews und Berührungspunkte mit Leuten in Taiwan gesehen, wegen der China-Taiwan-Problematik und solchen Dingen. Dort gibt es so viel Entwicklung, so viel technologischen Fortschritt, auch wenn sie eine andere Kultur haben mögen. Und ich möchte jetzt nicht in diese Diskussion einsteigen. Ich denke, wir müssen manchmal den Kopf ein wenig heben und über den Tellerrand hinausschauen, weil es auch dort so viel zu entdecken gibt. Und aus meiner Sicht ist das ein bisschen das Lernen der Woche, den Kopf aus meiner Blase herauszunehmen und in andere Regionen zu schauen.

Nico
Das ist eine schöne Erfahrung. Manchmal vergessen wir, dass die Welt größer ist als nur die westliche Welt.

Andreas
Und du, Nico? Hast du diese Woche etwas gelernt?

Nico
Für mich ist es schwierig, denn diese Woche war eine Menge Arbeit, was nichts Negatives ist, und wahrscheinlich habe ich daraus gelernt, dass es nichts Negatives ist. Manchmal gibt es Wochen und Zeiten, in denen es viel zu tun gibt, und es ist schwer, den Kopf hochzukriegen und über strategische Dinge und größere Entscheidungen nachzudenken. Es geht eher darum, die Dinge zu erledigen. Und ich habe gelernt, dass es auch in Ordnung ist, sich solche Phasen zu erlauben. Wenn man es schafft, dann nach einer Weile wieder den Überblick zu behalten.

Andreas
Und ich glaube, damit bist du nicht allein. Ich denke, das ist etwas, was andere Leute auch erlebt haben. Deshalb denke ich, dass es ein guter Lernprozess ist.

Nico
Ja, cool. Das war eine sehr gute Folge. Es hat viel Spaß gemacht, mit dir zu reden. Wie immer, Andy. Habt einen schönen Tag. Grüße nach München und bis bald.

Andreas
Ja. Grüße zurück nach Berlin. Und ich denke, die nächste Folge nehmen wir gemeinsam in Berlin auf.

Nico
Oh, schön. Schön. Ich freue mich darauf. Das ist das erste Mal.

Andreas
Vielen Dank. Auf Wiedersehen.

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Vielen Dank für Ihre Zeit. Wir hoffen, dass Ihnen die heutige Folge des Bots & People Automation Insider Podcasts mit Andreas und Nico gefallen hat. Wenn Sie an Erfahrungen und Meinungen von Menschen interessiert sind, die die Branche direkt mitgestalten, dann schauen Sie doch mal bei unserem Tandem-Format, dem Automation Talk, rein. Dort sprechen wir mit inspirierenden Persönlichkeiten wie dem Erfinder von process mining, Will van der Aalst oder Celonis-Gründer und CEO Bastian Nominacher, oder Walter Obermeier von UiPath, um nur einige zu nennen. Sie wollen noch tiefer in die Welt der Prozessautomatisierung und Digitalisierung eintauchen und sich und Ihr Team weiterbilden? Dann werfen Sie einen Blick auf unsere Automation Academy. Alle notwendigen Links finden Sie in der Beschreibung. Bis zum nächsten Mal. Ihr Bots & People Team.

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